淺談python可視化包Bokeh
更新時間：2018年02月07日 11:54:08 作者：seanb
這篇文章主要介紹了淺談python可視化包Bokeh，分享了相關(guān)代碼示例，小編覺得還是挺不錯的，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下
本文研究的主要是python可視化包Bokeh的相關(guān)內(nèi)容，具體如下。
問題：需要把pandas的數(shù)據(jù)繪圖并通過網(wǎng)頁顯示，matplotlib需要先保存圖像，不合適。
解決：在網(wǎng)上搜了一下，找到一篇介紹文章 python可視化工具概述，其中介紹了幾個python包，總結(jié)如下：
- Pandas對于簡單繪圖，可以隨手用，但你需要學(xué)習(xí)定制matplotlib。
- Seaborn可以支持更多復(fù)雜的可視化方式，但仍然需要matplotlib知識，上色功能是個亮點(diǎn)。
- ggplot有很多功能，但還需要發(fā)展。
- bokeh是一個有效的工具，如果你想建立一個可視化的服務(wù)器，這幾乎是殺雞用牛刀的事情。
- pygal獨(dú)立運(yùn)行，可用來生成交互的svg圖表和png文件。它沒有基于matploglib的方案那樣靈活。
- Plotly可生成大多數(shù)可交互圖表。你可以保存為離線文件，然后建立豐富的基于web的可視化。
- 感覺Bokeh比較合適，就認(rèn)真研究了一下，找到一篇簡單介紹Bokeh使用的文章 交互式數(shù)據(jù)可視化,在Python中用Bokeh實(shí)現(xiàn)，Bokeh可以直接跟Jinja2集成，將生成的圖像在網(wǎng)頁中直接顯示，正滿足需求。大體流程如下：
1、生成圖像
p = figure(title = code, plot_width=1024, plot_height=600, x_axis_type='datetime') p.line(x=trd_df['date'], y=trd_df['close']) script, div = components(p)
2、在flask中傳遞參數(shù)
return render_template('show_stock.html',
bk_js = bokeh.resources.INLINE.render_js(),
bk_css = bokeh.resources.INLINE.render_css(),
p_script = script, div = p_div)
3、在html中調(diào)用顯示
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset='utf-8' />
<meta http-equiv='content-type' content='text/html; charset=utf-8' />
<title>Embed Demo</title>
{{ js_resources|indent(4)|safe }}
{{ css_resources|indent(4)|safe }}
{{ p_script|indent(4)|safe }}
</head>
<body>
{{ p_div|indent(4)|safe }}
</body>
</html>
總結(jié)
以上就是本文關(guān)于淺談python可視化包Bokeh的全部內(nèi)容，希望對大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站其他相關(guān)專題，如有不足之處，歡迎留言指出。感謝朋友們對本站的支持！
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